实际中的图像差分法 matlab实现

实际中的图像差分法需要考虑到很多因素，例如图像对齐、去噪、平滑等，才能得到更准确的差异图像。下面是一个简单的实现方法，其中包括了一些常用的预处理步骤：

% 读取两幅图像
I1 = imread('image1.jpg');
I2 = imread('image2.jpg');

% 将两幅图像转为灰度图
I1 = rgb2gray(I1);
I2 = rgb2gray(I2);

% 对两幅图像进行直方图均衡化
I1 = histeq(I1);
I2 = histeq(I2);

% 对两幅图像进行高斯平滑
sigma = 2; % 高斯核的标准差
I1 = imgaussfilt(I1, sigma);
I2 = imgaussfilt(I2, sigma);

% 对两幅图像进行对齐
tform = imregcorr(I2, I1);
I2 = imwarp(I2, tform);

% 对两幅图像进行差分
diff = abs(I1 - I2);

% 对差分图像进行阈值处理
threshold = 50; % 阈值可以根据实际情况进行调整
mask = diff > threshold;

% 显示差异图像和提取的差异区域
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(diff);
title('差异图像');
subplot(1,2,2);
imshow(mask);
title('提取的差异区域');

这段代码首先读取两幅图像，然后将它们转为灰度图。接着，对两幅图像进行直方图均衡化和高斯平滑，以去除图像中的噪声和增强图像的对比度。然后，对两幅图像进行对齐，使得它们的像素点一一对应。这里使用了 `imregcorr` 函数和 `imwarp` 函数来实现图像对齐。

接下来，计算两幅图像之间的差分，得到差异图像。最后，对差异图像进行阈值处理，提取出差异值大于阈值的像素点，用于后续的处理和分析。

需要注意的是，这里的实现方法仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行调整和改进。例如，图像对齐的精度、高斯核的大小、阈值的选择等都需要根据具体情况进行调整。